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Enregistrement W3135710099 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.15518

Abstract 15518: Impact of Menopause on Cardiovascular Risk Factors Among Women Without Cardiovascular Disease: Insights From the CARTaGENE Study

2020· article· en· W3135710099 sur OpenAlexaffabout
Catherine-Elisabeth Boutet, Maria Lopez Laporte, Ahmed AlTurki, Jiayi Ni, Anh Thi Nguyen, Jean‐Claude Tardif, Jean C. Grégoire, Mark Sherman, Marie‐Pierre Dubé, João Pedro Ferreira, Nadia Giannetti, George Thanassoulis, Abhinav Sharma, Thao Huynh

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversity of TorontoMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineClinical endpointHazard ratioMyocardial infarctionMenopauseProportional hazards modelProspective cohort studyCardiologyPhysical therapyClinical trialConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The effect of menopausal status on the risk factors of cardiovascular (CV) disease is not well ascertained. We aimed to evaluate the impact of menopause on several traditional and non-traditional cardiovascular (CV) risk factors. Methods: The CARTaGENE study was a prospective cohort study with random sampling of individuals in Quebec, Canada. We completed a seven-year follow-up in 2016. For this analysis, we included only subjects without prior cardiovascular (CV) events (CVE) or CV interventions (CVI). We defined the primary endpoint as CVE which can be any of the following events: acute coronary syndromes, heart failure, strokes, CV deaths, and peripheral vascular events. The secondary endpoint was CVI which included coronary, carotid, or peripheral artery revascularization. We used Cox proportional hazard stepwise multivariate analyses to identify independent predictors of the primary endpoint separately in pre- and post-menopausal women. Results Of 9,529 women without prior CV disease, 57% were post-menopausal. The mean age was 47.4 years and 58.6 years for pre-menopausal and post-menopausal women, respectively. There were 793 CVEs and 83 CVIs with a median time to event of 6.6 years. Hypertension, active smoking, increased waist to hip ratio, and glycosylated hemoglobin were independent predictors of the primary endpoint in both pre- and post-menopausal women. Furthermore, advanced age, family history of myocardial infarction, prior cancer, increased gamma-glutamyl transferase, and hyperuricemia also predicted increased riks of the primary endpoint in post-menopausal women. Conclusion: Hypertension, active smoking, increased waist to hip ratio, and high glycosylated hemoglobin were associated with increased CV risk in pre-menopausal women. The impact of hypertension was markedly amplified in pre-menopausal women compared to postmenopausal women. Intensive blood pressure control should be considered in pre-menopausal women.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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